Whitepaper in een serie over HR Analytics Elke organisatie neemt voortdurend HRM-beslissingen, zoals over het aannamebeleid, de beloning en talentmanagement. Wanneer ze daarbij gebruik maken van predictive analytics, oftewel voorspellende analyse, kunnen organisaties de kans berekenen dat een individuele medewerker bepaald gedrag gaat vertonen. Voorspellende analyse leidt daardoor tot betere besluiten en maakt het mogelijk om gericht actie te ondernemen. Inhoud: • Inleiding 1. Zorg voor kwalitatief hoogwaardige data 2. Maak de stap van dataverzameling naar rapportage 3. Ontwikkel voorspellende modellen op basis van historische data 4. Gebruik voorspellende modellen om inzicht te krijgen 5. Baseer HRM-maatregelen op inzichten uit voorspellende analyses • Conclusie
MULTIFILE
Hoofdstuk 10 in HRM Heden en Morgen. Dit hoofdstuk is geschreven vanuit de overtuiging dat een gemeenschappelijke taal en begrip van people analytics, evenals enkele basale wetenschappelijke principes waarop het gestoeld is, het jonge vakgebied in de praktijk naar een hoger niveau kunnen tillen. En daarmee de (toekomstige) HRM-professionals werkzaam op en rondom dit uitdagende thema in staat kunnen stellen (nog meer) impact te maken in hun organisatie. Het primaire doel van dit hoofdstuk is om de (toekomstige) professional die dit leest, aan het denken te zetten. Dit kan betekenen inspireren, verwarren, of duiden. Maar ook aanzetten tot het concreet aan de slag gaan met people analytics in de eigen organisatie, op de grens van wetenschap en praktijk, because that’s where the magic happens.
Whitepaper in een serie over HR Analytics. Steeds vaker worden HRM-beslissingen gebaseerd op voorspellende modellen die ontwikkeld zijn op basis van historische data. In deze whitepaper bespreken we een aantal best practices die organisaties daarbij kunnen helpen. Zo is het belangrijk om goed te letten op de oorsprong van gegevens. Objectieve meetgegevens zijn bijvoorbeeld vaak van grotere waarde dan subjectieve antwoorden uit enquêtes. Wanneer een organisatie data wil verzamelen voor een People Analytics-project, is het daarnaast belangrijk om zeker te weten dat er meetinstrumenten worden gekozen die ook echt meten wat ze beogen te meten. Inhoud: • Inleiding 1. Kies de juiste steekproef 2. Let op de grootte van de steekproef 3. Geef de voorkeur aan objectieve gegevens 4. Zorg voor valide meetinstrumenten 5. Koppel data op een privacyvriendelijke manier 6. Denk na over het gebruik van gemiddelden 7. Verwar oorzaak en gevolg niet 8. Laat je niet foppen door percentages 9. Let op verklaarde variantie 10. Kijk altijd naar de netto opbrengst 11. Voer waar nodig extra analyses uit 12. Maak voldoende tijd vrij voor Analytics • Conclusie
MULTIFILE
